Ciencia de Datos VS Análisis de Datos

1. BIG DATA

1.1. Datos masivos

1.2. Conjunto de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados a un tiempo razonable

2. Big data vs Ciencia de datos

2.1. Big Data

2.1.1. Optimizar la oferta basada en los hábitos del cliente. Desarrollar nuevos productos

2.2. Ciencia de Datos

2.2.1. Reducir costos y tiempo. Tomar mejores decisiones

3. ¿Qué es Análisis de Datos?

3.1. Procesar y realizar análisis estadísticos de datos ya dados

3.2. Sacar conclusiones y resolver problemas

4. ¿Para qué sirve?

4.1. Adquirir, procesar y resumir datos. Obtener información. Diseñar y producir informes

5. ¿En dónde se aplican?

5.1. Empresas de salud, viajes, industria informática

6. Habilidades

6.1. Lenguaje de programación, matemáticas, estadística, discutir y visualizar datos

7. Película:

7.1. En la película The Big Short, vemos a un señor que está en frente de la pantalla viendo puros números por mucho tiempo, al terminar de analizarlos, escuchamos como él le explica a otro señor que a partir de los datos que "leyó", el sabe que el dinero que les ofrece una empresa es pura farsa y que a partir de todo eso, es el punto exacto para que el pueda comprar una casa. Con esto nos damos cuenta que todo a nuestro alrededor afecta a todo recíprocamente. El al analizar los datos no predijo nada, el vio en el presente como podía tomar ventaja de los datos que el tenia

8. DIFERENCIA: LO QUE SE HACE CON LOS DATOS

9. ¿Qué es Ciencia de Datos?

9.1. Búsqueda de datos estructurados o no estructurados, con el propósito de encontrar patrones.

10. Metodología CRISP-DM

10.1. 1. Entendimiento del negocio

10.2. 2. Entendimiento de los datos

10.3. 3. Preparación de los datos

10.4. 4. Modelación de los datos

10.5. 5. Evaluación

10.6. 6. Despliegue

11. ¿Para qué sirve?

11.1. Predecir el futuro a partir de datos y patrones del pasado. Toma de desiciones más acertada

12. 1 dato no significa nada, pero cuando se agrupan y se analizan pueden determinar un valor relevante

13. ¿En dónde se aplican?

13.1. Empresas relacionadas con búsqueda, servicios financieros, comercio electrónico. Facebook, Twitter, Google, Amazon

14. Película:

14.1. En la película Margin Call, podemos se ve como en el conjunto de datos, uno de los personajes se dio cuenta que era una predicción acerca de la empresa en que trabajan. Se dieron cuenta que las pérdidas que estaban empezando a tener más las que se aproximaban, eran mayor que el valor de la empresa. Se estaba prediciendo la bancarrota a partir de datos pasados de la misma empresa

15. Habilidades

15.1. Programación, estadística, matemáticas, visualización de datos